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物联网系列四:相关技术

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一.物品的标识与识别

对物品的标识和识别是物联网的基础,物联网工作正是从这里开始的(可以参考连载一中的相关叙述)。物品标识与识别技术的典型代表是RFID技术和EPC网络。

l        RFID

RFID(Radio Frequency Identification),即射频识别,俗称电子标签。这是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签,操作快捷方便。目前在物流、食品安全等领域已经出现了一些成功应用。

当前,与RFID技术相关的国际标准化机构有:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、国际电信联盟(ITU)、世界邮联(UPU)等。此外,还有其他的区域性标准化机构,如CEN等;国家标准化机构,如BSI、ANSI、DIN等;产业联盟,如ATA、AIAG、EIA等。我国已成立RFID国家标准工作组,负责起草、制定中国的RFID国家标准,使其既具有中国的自主知识产权,同时和目前国际的相关标准互通兼容,促进我国RFID发展纳入标准化轨道。

l        EPC

EPC系统是一个综合性的复杂系统,其最终目标是为每一件物品建立全球的、开放的标识标准。它由全球产品电子代码(EPC)体系、射频识别系统及信息网络系统3部分组成。

国际物品编码协会与美国统一代码委员会将全球统一标识编码体系植入EPC概念当中,从而使EPC纳入全球统一标识系统。世界著名研究性大学,如英国剑桥大学、澳大利亚的阿德雷德大学、上海复旦大学相继加入并参与EPC的研发工作。该项工作还得到了可口可乐、强生、宝洁、沃尔玛等100多家国际大公司的支持。目前,国际上由国际物品编码协会(EAN/UCC)成立的EPCglobal负责EPC在全球的推广应用工作。在我国,EPCglobal授权中国物品编码中心作为唯一代表,负责我国EPC系统的注册管理、维护及推广应用工作。

二.传感信息的标准化

我们知道,不同的传感器输出的信号类型、使用的传输接口、生成的数据格式都不尽相同,面对物联网所期望的物物相联,共享并交换信息的目标,如何规范化各种传感器的输出数据,让使用者能够识别这些数据是一项重要工作。解决这一问题有两种思路,一是规范化的思路,即建立面向物联网的统一的接口标准与数据规范,无论哪种传感器产品必须符合此规范,这种思路的推行需要各大传感器生产厂商的配合。另一种是包装的思路,即通过对传感器的输出进行包装,产生规范化的数据,在这方面,目前最典型的工作是意大利人发起的一个开源项目Arduino。实际上,Arduino是一个开放的硬件平台,包括一个简单易用的I/O电路板,以及一个基于Eclipse的软件开发环境,可以被用来开发能够独立运行并具备一定互动性的电子作品,也可以被用来开发与PC相连接的外围装置,从传感的角度看,该设备可以连接具有不同类型传输接口(并口、串口、USB口等等)的传感器,配合另一个开源项目Processing提供的数据处理软件包,能够将传感器输出的信号封装成EEML(扩展的环境标记语言)格式的数据,并将这些数据作为一个Restful服务,向Internet发布。当前Arduino已经拥有众多的典型应用,Arduino的成功使得它所使用的Restful服务访问方式和EEML数据格式隐约表现出成为物联网中接入传感器的事实标准的潜在实力。

三.通信与传输网络

l        无线传感网

无线传感器网络(WSNs)是传感网络的主体形式,它由许许多多功能相同或不同的无线传感器节点组成,每一个传感器节点由数据采集模块、数据处理和控制模块、通信模块和供电模块等组成。国际上比较有代表性和影响力的无线传感网络实用和研发项目有遥控战场传感器系统、灵巧传感器网络、SensIT、SeaWeb、行为习性监控项目等等。

目前,德、美、英、韩等国是制定无线传感网国际标准的积极参与国。在我国,中科院早在10年前就已经启动了无线传感网方面的研究,与上述国家积极合作,并积极参与国际标准的制定工作,2007年中国无线网络标准已被国际标准化工作组立项,进入了国际标准的审批程序。

l        M2M

M2M(Machine to Machine)是所有增强机器设备通信和网络能力的技术的总称,它提供了机器与机器、人与人之间传输数据、共享并交换信息的手段。M2M技术综合了数据采集、数据传输、远程监控等技术,是计算机、网络、设备、传感器、人等多种事物组成的生态系统,能够集成各种事物的实时状态,并创造增值服务。当前,M2M需要一个统一规范的通信接口和标准化的传输格式。

四.智能化与反馈控制

智能化与反馈控制的主要任务是:通过对多源传感信息的分析,得出对当前环境的认知,并根据认知结果触发认知行为(即相应的控制操作),从而实现反馈控制。这其中包括三个方面的工作,一是多源传感信息的分析处理,二是环境认知,三是产生认知行为。

l        多源信息的融合

信息融合方法是对多源传感器信息进行分析处理的主要手段,该方法针对传感信息的冗余性、互补性特点,对多种类信息进行综合处理,以减少冗余、增强互补。信息融合可在不同层次上进行,如原始数据融合、特征级融合以及决策级融合等等。针对不同的融合目标,人们已提出了不同的融合算法,包括基于人工神经网络的算法、基于贝叶斯估计的算法、基于模糊集合理论的算法等等。

l        环境认知

环境认知是对感知信息进行建模的过程,一个适当的环境模型将有助于对环境的理解,降低规划和决策的计算量。在环境建模技术研究方面,当前主要有几何建模方法和拓扑建模方法。几何建模方法着重于在时空体系中对观察对象的定量描述;而拓扑建模方法则着重于局部环境中部分可观测特性的描述,通过部分可观测马尔可夫决策过程进行环境的辨识。

l        反馈控制

反馈控制是指根据对环境的认知产生相应的操作。人与动物在环境中的认知行为可以按照复杂度分为如下几个等级:反射式的认知行为、信息融合式的认知行为、可学习的认知行为、自主的认知行为。以此做为参照,当前在认知行为方面的工作可分为如下几类:1、反射式认知行为,根据当前传感器的激励而直接引导执行器的本能响应,不需要知识记忆;2、信息融合式认知行为,需要短期的知识记忆,综合传感信息,得到外界复杂环境的局部印象,触发相应操作;3、可学习的认知行为,从环境当前信息与历史信息中提取知识,不断更新对环境的认知;4、自主的认知行为,能够根据当前的任务与追求的目标,采用柔性的行为去实施复杂的认知行动,而不仅仅依赖于传感器的刺激和历史经验。

(作者:张程、杨冬菊)